java4个面试题 大家做做看 ，答好了可以在问我要100分

[Just_remember]

1.给定一个正整数序列，比如 int[] data=

{6,42,34,12,3,5,75,323},请构造一个树的数据结构，将这些整

数依次插入到树中，插入时大的数据放在右边，小的数放左边，

最后请将排序的整数序列进行输出，比如输出 3 5 6 12 34 42

75 323

注：二叉排序树（Binary Sort Tree）
又称二叉查找树，它说着是一个空数；或者是具有下列性质的二叉树

2.从一批数据(比如10万个随机数)中取出最大的100个数据。


3.已知带头节点的动态链表中的节点是按照整数增值排序的，请

自定义写一个数据结构实现链表，不要使用java.util.List等实

现，写个函数将值为下x的节点插入到该链表中，使链表仍有序

，同时返回该数值x在该链表中是否存在，已经存在返回true，

否则返回false


4.实现一个栈 其中的元素的值是int数据，满足
min() pop() push()方法的时间复杂度都为0(1).(min()返回栈

中最小元素)
栈是允许在同一端进行插入和删除操作的特殊线性表。允许进行

插入和删除操作的一端称为栈顶（top）,另一端为栈低

(bottom);栈低固定，而栈顶浮动；栈中元素个数为零时称为空

时间复杂度，简单来说就是关键代码重复执行的次数

[kky2010_110]

1.中序遍历有序二叉树

package 算法;
/**
 *  遍历顺序是根据根节点的遍历顺序有关
 *  先遍历根节点为先序遍历
 *  第二 遍历跟节点的中序遍历
 *  最后遍历根节点则是后序遍历
 * @author Administrator
 *
 */
public class BinarySortTree {
	public static Node tree;
	public static void main(String[] args) {
		int[] data={6,42,34,12,3,5,75,323};
		tree = new Node();  
		tree.value = data[0]; 
		for (int i = 1; i < data.length; i++) {
			tree.store(data[i]);
		}
//		System.out.println(tree.value);
		tree.preList();  
        System.out.println();  
        tree.middleList();  
        System.out.println();  
        tree.afterList();  
	}


}

class Node{
	public int value;
	public Node left;
	public Node right;
	
	//插入
	public void store(int value){  
        if(value<this.value){  
            if(this.left == null){  
                this.left = new Node();  
                this.left.value = value;  
            }else{  
                this.left.store(value);  
            }  
        }else if(value>this.value){  
            if(this.right == null){  
                this.right = new Node();  
                this.right.value = value;  
            }else{  
                this.right.store(value);  
            }  
        }  
        
    }  
	//查找
	   public Node find(int value){
		   if(value == this.value){
			   return this;
		   }else  if(value < this.value && null !=this.left){
			  return  this.left.find(value);
		   }else if(value>this.value &&   null !=this.right){
			   return this.right.find(value);
		   }
		return null;
	 }
	   //删除
//	   public void delete(int value){
//		   if(value == this.value){
//			   
//		   }else  if(value < this.value){
//			 this.left.find(value);
//		   }else if(value>this.value){
//			 this.right.find(value);
//		   }
//	 }
	   //前序遍历
	   public void preList(){  
	        System.out.println(this.value+",");  
	        if(left!=null){  
	            this.left.preList();  
	        }  
	        if(this.right != null){  
	            this.right.preList();  
	        }  
	    }  
	      //中序遍历
	    public void middleList(){  
	        if(this.left != null){  
	            left.middleList();  
	        }  
	        System.out.println(this.value + ",");  
	        if(this.right != null){  
	            right.middleList();  
	        }  
	    }  
	      //后序遍历
	    public void afterList(){  
	        if(this.left != null){  
	            this.left.afterList();  
	        }  
	        if(this.right != null){  
	            right.afterList();  
	        }  
	        System.out.println(value + ",");  
	    }  
	      
}

2.不会 3.太简单这就不做了 4.min这个复杂度为0(1)不知道怎么做啊

[yps_leaf]

第二个应该是用top k算法之类的海量数据处理吧